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利用R语言绘制小提琴图加箱线图
发表于2022-07-11|R语言
小提琴图加箱线图的代码,如下: 123456789101112131415161718192021222324252627282930# Librarieslibrary(ggplot2)library(dplyr)library(hrbrthemes)library(viridis)# create a datasetdata <- data.frame( name=c( rep("A",500), rep("B",500), rep("B",500), rep("C",20), rep('D', 100) ), value=c( rnorm(500, 10, 5), rnorm(500, 13, 1), rnorm(500, 18, 1), rnorm(20, 25, 4), rnorm(100, 12, 1) ))# sample sizesample_size = data %>% group_by(name) %>% summarize(num=n() ...
用ggally包绘制散点图矩阵
发表于2022-07-10|R语言
ggally包的ggpairs()功能GGally允许建立一个散点图矩阵。 每对数值变量的散点图绘制在图的左侧。Pearson 相关显示在右侧。可变分布在对角线上可用。 代码如下: 12345678910# 评估变量的分布和相关性library(GGally) # 创建原始数据data <- data.frame( var1 = 1:100 + rnorm(100,sd=20), v2 = 1:100 + rnorm(100,sd=27), v3 = rep(1, 100) + rnorm(100, sd = 1)) data$v4 = data$var1 ** 2 data$v5 = -(data$var1 ** 2) ggpairs(data, title="correlogram with ggpairs()") 效果图
用ggplot2作气泡图
发表于2022-07-09|R语言
气泡图是具有第三个维度的散点图,第三维度通过散点的大小来表示。画气泡图至少需要三个维度的数据,分别是x,y和表示气泡大小的维度。下面用一个例子来说明,其中,x是人均GDP,y是预期寿命,圆圈大小表示人口,代码如下: 1234567891011# 导入包library(ggplot2)library(dplyr)#gapminder提供了数据集library(gapminder)data <- gapminder %>% filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)# 最基本的气泡图ggplot(data, aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size = pop)) + geom_point(alpha=0.7) 图1 控制圆的大小:scale_size() 我们需要在上一张图表上改进的第一件事是气泡大小。scale_size()允许使用range参数设置最小和最大圆圈的大小。请注意,您可以使用 自定义图例名称name。 注意:圆圈经常重叠。为避 ...
PDSI干旱指数R代码
发表于2022-07-07|R语言
帕默尔干旱指数通常指帕默尔干旱强度指数,即PDSI,是一种在气象、气候、农业、水文水资源等领域广泛应用的干旱指数,由美国气象学家韦恩·帕默尔(Wayne Palmer)于1965年提出。 帕默尔干旱指数(PDSI)是一个基于水量供需关系的干旱指数,在当地水分供不应求时即为干旱,否则为湿润。水分供给量相对容易求得,通常可以降水量代替;而水分需求量的推算则较为复杂,因其涉及到受到气温、土壤性质、土地利用等因素影响的蒸散发及土壤水分变化等方面。对于这一问题,帕默尔提出了“当前情况下的气候适宜”(climatically appropriate for existing conditions,CAFEC)的概念,定义了“气候适宜降水量”来作为水分需求量,并以实际降水量与其差值来界定水分盈亏状况。PDSI不仅能考虑当前的水分供需状况,还能考虑前期干湿状况及其持续时间来对当前干旱状况的影响,物理意义明确,是一个能较为客观合理地定量描述干旱的干旱指数。 PDSI值通常介于-4到4之间,当其值大于0时则为湿润,反之为干旱,不同大小的值反映不同的干旱或湿润等级。 下面是计算PDSI干旱指数的 ...
corrplot包绘制相关系数图
发表于2022-07-06|R语言
R包corrplot提供了一个关于相关矩阵的可视化探索工具,支持自动变量重新排序,以帮助检测变量之间的隐藏模式。 corrplot 非常易于使用,并在可视化方法、图形布局、颜色、图例、文本标签等方面提供了丰富的绘图选项。它还提供 p 值和置信区间,以帮助用户确定相关性的统计显着性。 corrplot()有大约 50 个参数,但最常见的参数只有几个。在大多数场景中,我们只需要一行代码就可以得到一个相关矩阵图。 最常用的参数有method, type, order, diag等。 methodcorrplot 包中有七种可视化方法(参数), 分别是 circle, square, ellipse, number, shade, color, pie。默认颜色设置下,字形的颜色强度与相关系数成正比。 circle/square,圆形或正方形的面积表示相应相关系数的绝对值。 ellipse,椭圆的偏心率参数化地缩放到相关值。 number, 不同颜色的系数数字。 color,大小相同的正方形,颜色不同。 shade, 类似于color, 但负系数字形带有阴影。 ...
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发表于2022-03-01|R语言
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任公子
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